集装箱装载的一种启发式算法

来源 :信息与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wll_wyx

【摘要】

：

多约束条件下的三维装箱问题是一个复杂的组合优化问题 ,属于 NP- HARD问题 ,其求解是很困难的 .所以在实际应用中 ,往往采用一些启发式算法来求解 .本文在考虑一些实际应用

【作者】

：

阎威武邵惠鹤田雅杰

【机构】

：

上海交通大学自动化系,京都大学情报工学研究科

【出处】

：

信息与控制

【发表日期】

：

2002年04期

【关键词】

：

启发式算法装载组合优化

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

多约束条件下的三维装箱问题是一个复杂的组合优化问题 ,属于 NP- HARD问题 ,其求解是很困难的 .所以在实际应用中 ,往往采用一些启发式算法来求解 .本文在考虑一些实际应用中的约束条件下 ,提出了一种三维集装箱装载的启发式算法 .此算法采用了三空间分割、平均高度装载、货物合并、空间合并等策略 ,考虑了方向、重量、优先顺序、货物的配置位置等约束条件 .通过逐步淘汰差的装载方案 ,最后达到满意的装载 .实例仿真说明了该算法的有效性和实用性 ,能够直接用于实际应用中 .

其他文献

基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别

针对管道内表面粗糙度等级的非接触式检测问题 ,提出了一种新的基于支持向量机 (SVM)和方差的组合分类方法 .SVM是近年发展起来的具备较高分类性能和容噪能力的机器学习方法 ,但当输入数据量大时 ,SVM分类的时间耗费太大 ,系统难以实用化 .故本方法首先根据统计方差对待测管道的内表面粗糙度进行分类 ,再利用 SVM进行细分 .这样就有效利用了支持向量机识别率高、容噪能力强和统计方差速度快的优点

期刊